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    <title>Music</title>

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        <p>
            <img src="/static/img/logo.png" style="width: 200px;height: auto;" alt="">
        </p>
       <br />
		<hr class="hr-shadow">
        <a href="genre.html">
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            各类型专辑的数量统计
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        <a href="genre-sales.html">
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                 <path d="M0 2a2 2 0 0 1 2-2h12a2 2 0 0 1 2 2v12a2 2 0 0 1-2 2H2a2 2 0 0 1-2-2V2zm5.5 10a.5.5 0 0 0 .832.374l4.5-4a.5.5 0 0 0 0-.748l-4.5-4A.5.5 0 0 0 5.5 4v8z"></path>
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            各类型专辑的销量统计
        </a>
        <a href="year-tracks-and-sales.html">
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                <path d="M0 4a2 2 0 0 1 2-2h12a2 2 0 0 1 2 2v8a2 2 0 0 1-2 2H2a2 2 0 0 1-2-2V4zm2.5 1a.5.5 0 0 0-.5.5v1a.5.5 0 0 0 .5.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5v-1a.5.5 0 0 0-.5-.5h-2zm0 3a.5.5 0 0 0 0 1h5a.5.5 0 0 0 0-1h-5zm0 2a.5.5 0 0 0 0 1h1a.5.5 0 0 0 0-1h-1zm3 0a.5.5 0 0 0 0 1h1a.5.5 0 0 0 0-1h-1zm3 0a.5.5 0 0 0 0 1h1a.5.5 0 0 0 0-1h-1zm3 0a.5.5 0 0 0 0 1h1a.5.5 0 0 0 0-1h-1z"></path>
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            近20年每年发行的专辑和单曲数量统计
        </a>
        <a href="genre-year-sales.html">
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                <path d="M8 1a5 5 0 0 0-5 5v1h1a1 1 0 0 1 1 1v3a1 1 0 0 1-1 1H3a1 1 0 0 1-1-1V6a6 6 0 1 1 12 0v6a2.5 2.5 0 0 1-2.5 2.5H9.366a1 1 0 0 1-.866.5h-1a1 1 0 1 1 0-2h1a1 1 0 0 1 .866.5H11.5A1.5 1.5 0 0 0 13 12h-1a1 1 0 0 1-1-1V8a1 1 0 0 1 1-1h1V6a5 5 0 0 0-5-5z"></path>
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            总销量前五专辑类型的各年份销量分析
        </a>
        <a href="genre-critic.html">
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                <path d="M0 4v8a2 2 0 0 0 2 2h12a2 2 0 0 0 2-2V4a2 2 0 0 0-2-2H2a2 2 0 0 0-2 2Zm7.729 1.055A.5.5 0 0 1 8 5.5v1.886l3.21-2.293A.5.5 0 0 1 12 5.5v5a.5.5 0 0 1-.79.407L8 8.614V10.5a.5.5 0 0 1-.79.407l-3.5-2.5a.5.5 0 0 1 0-.814l3.5-2.5a.5.5 0 0 1 .519-.038Z"></path>
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            总销量前五的专辑类型的评分分析
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        <a href="top-years-sales.html">
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            销量前十的年销量总数分析
        </a>
        <a href="{{ url_for('user_login') }}">
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            退出登录
        </a>
</div>
<div class="main">
        <h2>一、Spark概述</h2>
    <br>
        <p1>&emsp; &emsp;Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms， Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
        Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）
        </p1>
    <br>
        <h2>二、Spark的特点</h2>
    <br>
        <p1>&emsp; &emsp;Spark计算框架在处理数据时，所有的中间数据都保存在内存中，从而减少磁盘读写操作，提高框架计算效率。同时Spark还兼容HDFS、Hive，可以很好地与Hadoop系统融合，从而弥补MapReduce高延迟的性能缺点。
        所以说，Spark是一个更加快速、高效的大数据计算平台。
        </p1>
         <h3>&emsp;特点可以概括为以下四点:</h3>
        <ul>
            <li>运行速度快</li>
            <li>容易使用</li>
            <li>通用性</li>
            <li>运行模式多样</li>
        </ul>
    <br>
        <p1>&emsp; &emsp;Spark支持使用Scala Java Python和R语言编程，由于Spark采用Scala语言进行开发，
            因此建议采用Scala语言进行Spark应用程序的编写，采用Scala语言编写Spark应用程序，
            可以获得最好的性能，和其他语言相比，Scala主要有以下三个方面的优势:
        </p1>
    <ul>
        <li>Java代码比较繁琐</li>
        <li>Python语言并发性能不好</li>
        <li>Scala兼容Java</li>
    </ul>
</div>
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